基于CNN卷积网络的MNIST手写数字识别matlab仿真,CNN编程实现不使用matlab工具箱

目录

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

3.部分核心程序

4.算法理论概述

[4.1 卷积神经网络(CNN)](#4.1 卷积神经网络(CNN))

[4.2 损失函数和优化](#4.2 损失函数和优化)

5.算法完整程序工程


1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

matlab2022a

3.部分核心程序

复制代码
...............................................................
        %输入图片
        input_layers = reshape(Ptrain(Ptrain_idx:(Ptrain_idx+783)),[28 28])';
        %归一化 
        input_layers = round(input_layers./max(input_layers(:)))./256./0.03;

        t_y                       = 0.1.*ones([1 10]);
        t_y(Ttrain(Ttrain_idx)+1) = 0.9;
        Ptrain_idx                = Ptrain_idx + 784;
        Ttrain_idx                = Ttrain_idx + 1;

        %开始卷积
        %内核二进制化
        f1r                       = round(Filter1./max(abs(Filter1))); 
        for i=1:Sconv1
            for j=1:Sconv1
                %卷积+偏置
                Oconv1(i,j,:) = reshape(input_layers(i:(i+Sfilter-1),j:(j+Sfilter-1)),1,[])*reshape(f1r,[],Nfilter) + Filter1_bias;
            end
        end
        %Relu激活
        Oconv1 = max(0,Oconv1);
        %池化
        [Opool1,p1idx] = max(reshape(permute(reshape(Oconv1,Sconv1,Npool,[]),[2 1 3]),Npool^2,[]));
save cnntrain.mat
106

4.算法理论概述

MNIST是一个手写数字的大型数据库,包含60,000个训练样本和10,000个测试样本。每个样本都是28x28像素的灰度图像,代表0到9之间的一个数字。

4.1 卷积神经网络(CNN)

CNN是一种特别适合处理图像数据的神经网络。它主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积运算提取图像的特征。给定输入图像I和卷积核K,卷积操作可以表示为:

其中,∗表示卷积操作。卷积层通常还包括激活函数,如ReLU(Rectified Linear Unit),用于增加非线性:

池化层用于减少数据的空间尺寸,通常通过最大池化或平均池化来实现。这有助于减少计算量和过拟合。全连接层通常在CNN的最后几层,用于将学习到的特征映射到最终的输出类别上。

4.2 损失函数和优化

在训练CNN时,通常使用交叉熵损失函数来衡量模型的预测与真实标签之间的差异:

其中,yi​是真实标签,y^​i​是模型的预测概率。

优化算法(如梯度下降)用于最小化损失函数。给定学习率η,参数更新可以表示为:

CNN通过卷积层和池化层有效地提取图像特征,并通过全连接层进行分类。通过优化算法和损失函数,模型可以学习从输入图像到输出标签的映射。MNIST手写数字识别是一个经典的计算机视觉任务,CNN在这个任务上表现优异。

5.算法完整程序工程

OOOOO

OOO

O

相关推荐
铭keny3 分钟前
YOLO11 目标检测从安装到实战
人工智能·目标检测·目标跟踪
杨小扩5 小时前
第4章:实战项目一 打造你的第一个AI知识库问答机器人 (RAG)
人工智能·机器人
whaosoft-1436 小时前
51c~目标检测~合集4
人工智能
雪兽软件6 小时前
2025 年网络安全与人工智能发展趋势
人工智能·安全·web安全
元宇宙时间6 小时前
全球发展币GDEV:从中国出发,走向全球的数字发展合作蓝图
大数据·人工智能·去中心化·区块链
小黄人20257 小时前
自动驾驶安全技术的演进与NVIDIA的创新实践
人工智能·安全·自动驾驶
ZStack开发者社区8 小时前
首批 | 云轴科技ZStack加入施耐德电气技术本地化创新生态
人工智能·科技·云计算
X Y O9 小时前
神经网络初步学习3——数据与损失
人工智能·神经网络·学习
唯创知音9 小时前
玩具语音方案选型决策OTP vs Flash 的成本功耗与灵活性
人工智能·语音识别
Jamence9 小时前
多模态大语言模型arxiv论文略读(151)
论文阅读·人工智能·语言模型·自然语言处理·论文笔记